Sowohl SambaNova als auch Groq bieten beeindruckende Inferenzgeschwindigkeiten, wobei die Plattform von SambaNova über 1.000 Token pro Sekunde und die Plattform von Groq etwa 12.200 Token pro Sekunde für die gleichen Eingabeaufforderungen erreichen kann. Während Groq den Vorteil bei der reinen Geschwindigkeit behält, ist die Leistung von SambaNova immer noch bemerkenswert, insbesondere im Vergleich zu anderen Angeboten auf dem Markt.

Der Vergleich hebt die konsistente Leistung beider Plattformen hervor, mit ähnlichen Zusammenfassungen, die für die gleichen Eingabeaufforderungen generiert wurden. Beide Plattformen konnten einen längeren Text von Paul Graham effektiv zusammenfassen und zeigten damit ihre Fähigkeit, mit längeren Inhalten umzugehen.

In Bezug auf die Funktionen bietet Groq eine kostenlose API, die die Interaktion mit mehreren Modellen, einschließlich Lamda 3, ermöglicht. SambaNova konzentriert sich dagegen mehr auf Angebote für Unternehmen und erfordert ein kostenpflichtiges Konto, um auf ihre API zuzugreifen. SambaNova bietet jedoch auch Open-Source-Modelle an, die Nutzer herunterladen und lokal ausprobieren können.

Sowohl Groq als auch SambaNova sind führende Unternehmen im Bereich der dedizierten Hardware für Sprachmodelle und bieten beeindruckende Inferenzgeschwindigkeiten. In diesem Vergleich werden wir ihre Leistung gegeneinander antreten lassen, indem wir das beliebte Llama 38B-Modell verwenden.

Zunächst haben wir eine einfache Eingabeaufforderung "Was ist generative KI?" auf beiden Plattformen getestet. Groq lieferte eine blitzschnelle Antwort von etwa 12.200 Token pro Sekunde, während SambaNova immer noch beeindruckende 1.000 Token pro Sekunde erreichte.

Als Nächstes haben wir eine komplexere Eingabeaufforderung ausprobiert: "Entwerfen Sie eine E-Mail, um einen Kunden nach einem einleitenden Vertriebsanruf zu kontaktieren." Hier behielt Groq seine Führung und generierte etwa 11.100 Token pro Sekunde, verglichen mit den konstanten 1.000 Token pro Sekunde von SambaNova.

Um die Grenzen ihrer Inferenzgeschwindigkeit wirklich zu testen, verwendeten wir einen längeren, 5-seitigen Text aus einem Essay von Paul Graham über "Wie man großartige Arbeit leistet". Beide Plattformen meisterten diese Herausforderung vorbildlich, wobei Groq etwa 1.200 Token pro Sekunde generierte und SambaNova sein Tempo von 1.000 Token pro Sekunde beibehielt.

Die Plattform von SambaNova bietet nicht nur beeindruckende Inferenzgeschwindigkeiten, sondern auch einen einzigartigen Fokus auf mehrsprachige Fähigkeiten. Neben dem Llama 3.8B-Modell umfasst die SambaNova-Plattform dedizierte Modelle für verschiedene Sprachen, wie SambaNova Lingo für Arabisch, Bulgarisch, Ungarisch und Russisch. Dieser mehrsprachige Ansatz zielt darauf ab, spezialisierte Modelle zu schaffen, die auf unterschiedliche Sprachanforderungen zugeschnitten sind und über das einzelne Llama 3.8B-Modell hinausgehen, das sowohl SambaNova als auch Anthropic's Colab teilen.

Durch die Entwicklung dieser dedizierten mehrsprachigen Modelle positioniert sich SambaNova als eine Plattform, die eine Vielzahl von Sprachanforderungen bedienen kann und möglicherweise eine verbesserte Leistung und Genauigkeit für Nicht-Englisch-Sprachen im Vergleich zu einem allgemeineren Modell bietet. Dieser Fokus auf Mehrsprachigkeit steht im Einklang mit der wachsenden Nachfrage nach sprachspezifischen KI-Lösungen in einer zunehmend globalisierten Welt.

Um die tatsächliche Inferenzgeschwindigkeit der Croc- und Samba NOA-Plattformen zu testen, verwendete der Sprecher einen längeren Text aus einem der Briefe von Paul Graham, der etwa 5 Seiten lang war. Die Aufgabe war es, den Text zusammenzufassen.

Beim Durchlaufen des längeren Texts durch das Lama 3-Modell von Samba NOA konnte die Plattform ihn mit einer Rate von etwa 1.000 Token pro Sekunde verarbeiten, was der Sprecher als beeindruckend bezeichnete. Ebenso wurde der gleiche Text durch die Croc-Plattform geschickt, wobei die Geschwindigkeit bei etwa 1.200 Token pro Sekunde lag.

Die von beiden Plattformen generierten Zusammenfassungen waren konsistent und hoben die Schlüsselpunkte des Originaltextes hervor. Der Sprecher merkte an, dass Croc immer noch als Goldstandard für Inferenzgeschwindigkeit gilt, aber es ist erfreulich zu sehen, dass andere Plattformen wie Samba NOA ebenfalls in der Lage sind, Text in ähnlichem Tempo zu generieren.

Sowohl Groq als auch SambaNova bieten beeindruckende Sprachmodelle und Inferenzgeschwindigkeiten und stellen Nutzern attraktive Optionen für ihre KI-Bedürfnisse zur Verfügung. Groqs kostenlose API ermöglicht Entwicklern den Zugriff nicht nur auf das Lamda 3-Modell, sondern auch auf andere Modelle in ihrer Produktpalette, einschließlich der Möglichkeit, Visionsmodelle zu verwenden. Diese Zugänglichkeit macht Groq zu einer attraktiven Wahl für diejenigen, die experimentieren und KI-Fähigkeiten in ihre Projekte integrieren möchten.

Der Fokus von SambaNova scheint dagegen mehr auf dem Unternehmensmarkt zu liegen. Obwohl sie einen kostenlosen Spielplatz für Nutzer anbieten, um ihre Modelle, einschließlich ihrer eigenen proprietären Modelle wie SambaLingo, zu erkunden, bieten sie derzeit keine kostenlose API an. Nutzer, die SambaNova's Technologie nutzen möchten, müssen sich für ein kostenpflichtiges Konto anmelden, um auf ihre API zuzugreifen.

In Bezug auf die Leistung haben beide Plattformen beeindruckende Inferenzgeschwindigkeiten gezeigt, wobei das Lamda 3-Modell von SambaNova konstant etwa 1.000 Token pro Sekunde liefert, während die Leistung von Groq bis zu 1.200 Token pro Sekunde erreichen kann. Dieses Geschwindigkeitsniveau ist bemerkenswert und zeigt die Fortschritte in der KI-Hardware und -Software.